发布时间：2026-09-25T01:29:30.784Z
在手机和本地PC上跑7B到14B参数的大模型，速度、显存、隐私到底怎么样？我用llama.cpp和Ollama实测了一周。 把大模型揣进口袋里跑，这事听起来玄乎，实际体验比一年前好太多了。我拿手头的设备测了一圈。 先说PC端。我的台式机是RTX 4060 8GB显存，用Ollama拉了qwen2.5:7b，量化到Q4_K_M，模型加载大概6秒。跑起来生成速度大概每秒28个token，跟ChatGPT网页版的体感差不多，打字根本追不上。我又试了14B的模型，显存直接爆到12GB，系统开始用内存兜底，速度掉到每秒6个token，写一段话要等半天。结论是8GB显存跑7B最舒服，14B得12GB显存才不憋屈。我还测了Q4_K_S和Q8_0两档量化，Q8_0质量好一点但显存多占2GB，速度慢30%，日常用Q4_K_M性价比最高。 MacBook Air M2（16GB统一内存）上跑7B也很顺，llama.cpp优化得不错，每秒22 token左右，风扇都没转。但切到14B就开始内存交换，卡顿明显，风扇呼呼转。Mac的统一内存虽然大但带宽不如独立显存，跑大模型性价比一般。 手机端更有意思。我在一台安卓旗舰（骁龙8 Gen3，12GB内存）上用MNN-LLM跑了Qwen2-1.5B和3B两个版本。1.5B模型加载完，问答速度大概每秒8个token，日常问个菜谱、翻译个句子完全够用。3B模型速度掉到每秒4个token，而且手机后盖温热，电量半小时掉了15%。7B在手机上基本别想，内存吃不消。iPhone这边我没测到最新的，但据朋友说Apple Intelligence自带的端侧模型速度还行，能力有限。 端侧模型最大的好处不是快，是隐私和离线。你可以把敏感的合同、客户数据丢进去，不用担心上传云端。但要清醒：端侧模型的能力跟云端GPT-4级别还有代差，复杂推理、长链思考会露怯。它适合做随身助手、本地知识库问答、离线翻译，别指望它替你写架构方案。 2026年这个节点，端侧大模型已经从"能跑"走到了"能用"，但离"好用"还差一两代芯片的积累。